第五章 實驗模擬與結果分析
5.3 整合多重敘述與訊源控制通道解碼之實驗
5.3.1 系統模擬之步驟說明
圖 4.3 為本小節系統模擬之架構。其事前機率與訊號源與前面的 實驗相同。當訊號源經過 S-MSVQ 後，會產生出七組索引，將七組索 引X 分別利用其對應的索引指定矩陣分成兩敘述n I 與n 。在這裡我 們將模擬兩種索引指定矩陣對於重建訊號的影響，第一種為亂數索引 指定矩陣，其產生方法為在 1000 個任意產生的指定矩陣中，選擇最 小失真
Jn
D
的矩陣。第二種矩陣則是將亂數索引指定矩陣視為起始矩 陣，利用 4.2 節所提的 MD-BSA 方法，求得最佳的指定矩陣，而各索 引所配置的指定矩陣大小，如表 5.4 所示。輸出兩敘述分別利用迴旋 編碼器後送入兩個獨立的 AWGN 通道。在接收端接收到兩通道過去與 現在的訊息 ˆI 與 ˆn J ，利用(4.22)的最大後驗機率解碼器預估出的索引nˆn
X ，最後查詢量化碼書重建出訊號
ISF
n。其實驗結果如圖 5.3 所示。表 5.4 各索引所配置的指定矩陣
圖 5.3 多重敘述通道解碼的平均頻譜失真結果
5.3.2 結果分析
RAM 表示此系統模擬的索引指定矩陣是從 1000 組任一產生矩陣 中找出最小失真的矩陣，MD-BSA 代表索引指定矩陣是有利用 MD-BSA 設計。相較於 RAM，我們可以發現 MD-BSA 所設計的索引指定矩陣能 有效提昇其解碼效能。
與前一小節實驗模擬中的 SMAP1 相比，不論是使用 RAM 產生或是 MD-BSA 所設計的索引指定矩陣，多重敘述的編碼模式都能進一步減 少解碼的頻譜失真。但特別強調的是，多重敘述編碼模式會增加額外
表 5.5 不同解碼機制的位元傳輸數目
第六章 結論與未來展望
本論文提出一個基於軟性輸出通道解碼演算法的錯誤隱匿機 制，主要是整合訊號源在經由訊源編碼後索引間的殘餘冗息以及多重 敘述向量量化，以提昇在接收端通道解碼的錯誤更正能力。首先分析 訊號源在經由 AMR-WB 編碼器量化後，紀錄並分析其不同層級的索引 間所殘留的訊源冗息。實驗模擬證實利用越多的索引間的殘餘冗息，
在接收端越能提昇解碼效能，尤其當通道環境劣時改善效能格外明 顯。最後，並將所記錄的事前訊息應用於所提出的 SMAP1 及 MD-SMAP1 的演算法中，對於解碼效能都能提供很大的幫助。
在第五章的實驗模擬證實，結合訊號源的殘餘冗息與多重敘述向 量量化，確實大幅提昇解碼器的錯誤更正的能力。但目前在模擬中所 使用的通道環境，僅考慮無記憶性的可加性高斯白雜訊通道，而這樣 的通道假設並不符合真實通道環境觀察到的叢發現位元錯誤。因此在 未來，可以針對通道模擬環境加以改善，並且考慮具有記憶性的通道 環境，例如 Glibert 通道，。若能通道記憶特性整合於解碼過程，相 信亦能提昇寬頻語音系統的強健性。除此之外，在本論文中所推導的 後驗機率演算法，當索引位元數目增大，其計算量更為龐大且複雜，
在解碼的效率上將有所延遲，其即時製作的具體實現有賴於演算法的 進一步簡化。還有第四章所提出的編碼架構，其輸出位元數目約為原 本的 2.4 倍，應考慮設計的更低位元率的編碼器。
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